日野コンピューターシステムとロジータの概要
Location Weekly Japan です。今日は日野コンピューターシステムの平野さんにお越しいただきました。平野さん、よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
じゃあ、早速会社紹介、自己紹介をお願いします。
はい、ありがとうございます。私、日野コンピューターシステムの平野と言います。よろしくお願いします。
まず、会社紹介させていただきますと、日野コンピューターシステムは日野自動車100%の子会社でして、
コンピューターシステムという名前のとおり、日野のデジタル部門だと思っていただけたらと思います。
加盟団体は、今回のLBMAさんもヒットインですね。印など様々加盟させていただいております。
パーパスは人流と物流の課題をデジタルの力で解決し、持続可能な社会を実現するというようなものになっています。
人流と物流、バスとトラックだと思っていただいて、デジタルの力、コンピューターシステムのコンピューターだと思っていただけたらと思います。
メイン事業は日野自動車グループ全体のシステムの運用、補修、開発、その辺をさせていただいてまして、
それ以外に今回も関わるところの内容なんですけれども、2つ事業をやってまして、
1つが運送事業者様向けのDX商材の販売させていただいています。
もう1つが今回のロジータの内容になるんですけれども、車両のコネクテッドデータ、これのビッグデータですね。
これを匿名化して自治体様、観光庁様、建設コンサル様、メーカー様、様々にご提供させていただいているということをさせていただいております。よろしくお願いします。
はい。平野さんの自己紹介もお願いします。
私平野と言いますけれども、日野コンピューターシステムではソリューション推進部の事業推進室の室長をさせていただいています。
主には今回のデータに関してもそうなんですけれども、商品の企画開発、それからプロモーション関係、その辺をやらせていただいています。
もともと私は日野自動車でずっと生産技術を14年ほどやってまして、そこから社内の公募でですね、DX推進部というところがあったんですけれども、そこに移動して、今の現在の事業とかその辺をさせていただいているというところでございます。
ロジータのデータと提供方法
ありがとうございます。日野コンピューターシステムでHCSさんと呼ばせていただいておりますけれども、
HCSさん、LBMA加盟いただいて2年半ぐらい経っていますけれども、先にちょっとロジータについて教えてください。
お願いします。ロジータ、あんまり聞いたことない名前だと思うんですけれども、これ造語なんですけれども、ロジスティクスモビリティデータというところの、それをちょっと略してロジータという名前で今商標で使わせていただいています。
どういう内容なのかというと、トラックバスから取れるICTデータ、これを匿名化してですね、ご提供させていただいているというものです。
ではどういうデータかというところなんですけれども、まず車の製造段階から車の本体にですね、通信機乗せさせていただいて、車のデータを吸い上げてクラウドのほうに飛ばしていると、溜め込んでいるというところですね。
トラックバスから取れるデータ、どんなデータを取れるかだとあるんですけれども、まず緯度、経度、それから日時、これは当然取れていると。
それに付随してですね、動態情報、例えばキーのオンオフだったりとか、燃料の消費量、エンジンの回転数、車速、その辺を定期的に取らせていただいております。
それとですね、安全装置、例えばABSですね、とかPCSと呼ばれるものなんですけれども、そういうところの逐次発砲した、それが作動したときですね、それで逐次データを送らせて取っていきます。
ロジータなんですけれども、提供方法いろいろあるんですけれども、4つほどありまして、まず1つが生データ、そのままのデータを匿名化したものをお渡しするというやり方。
それからデータを分析して、それをレポート化して、それをお渡しするパターン。それからリアルタイムのAPIの連携、クラウド間でそのままAPIの連携して、リアルタイムにお渡しするというやり方。
それから最後、最近出したんですけれども、ダッシュボードサービスというのを出しています。これが何かというと、もう可視化した状態でIDを払い出させていただいて、それを自由に見ていただくというような提供方法4つさせていただいております。
で、ちょっと少しアピールになるんですけれども、今までですね、今年の6月までは日野自動車の車のみだったんですけれども、実はですね、7月からですね、アーチョングループ4月になったんですけれども、三菱負草のデータも我々扱えるようになりまして、全部で50万台ですね。
多分業界のこのトラック、バスとかの商用車の業界のデータで言うと多分最大級のデータになるかなと思うんですけれども、それを扱わせていただいているというところでございます。
なるほど。ありがとうございます。そういう意味では2年半前ぐらいに加盟いただいたときは、そういったコネクテッドデータを活用していくんだ、これからみたいなお話をいただいたかなと思ってるんですけれども、実際に活用が事業として展開が始まっていらっしゃる。それがロジータというプラットフォームなんですかね。商材名なのか。
商材名ですね。
そんなイメージですかね。
そうおっしゃる通りです。
ありがとうございます。ちょっと何か根本的な話からお伺いしたいんですけれども、まずコネクテッドデータっていうものはトラックの中にトラックだったりバスに製造段階から搭載されている通信環境においてデータを飛ばしているっていうことだったんですけれども、それは実際にトラックを購入された方または事業者の方に対してそのデータを提供するっていうのが主目的っていう形になるんですか。
そうですね。最終的にはそのようにしたいというところは考えております。さまざまな使い方をさせていただいてるんですけれども、一つは車の開発のためですね。それのために使わせていただいておりますと。やっぱり実際で走ってるデータっていうのはやっぱり車の次の開発のところのフィードバックにつながるっていうのがありますと。
それ以外には車の整備関係ですね。その辺のところで故障があるかどうかとかその辺見させていただいて販売会社のところディーラーから経由でっていうような話を使わせてもいただいております。最終的には先ほど川島さん言っていただいた通りお客様に直接返すっていうところは進めてはいるというところでございます。
なるほど。所要者じゃないんですけど、例えば私も車を買って3年間、ちょっと車によるんでしょうけど2年間とか3年間ぐらいはネットワーク環境、いわゆるSIMカードがついててとか通信できるようになって、今時もうSIMカードじゃないですかね。通信使えますよっていう話で、だけど2年経ったらそこからサブスクになりますみたいな。
そんなパターンが今のスタンダードなのかなと思うんですけども、実際トラックとかでもそんな感じなんですかね。
基本的には最初の車の購入段階で少し料金いただきましてですね、常に通信をずっと続けさせていただいているという形で、その後の課金を2年間しかっていうような話ではなく常に取らせていただいているという形になります。
なるほど。ありがとうございます。そんな中で取られたコネクテッドデータっていうのは今始まってからどのぐらい、もう5年ぐらい経ったんですかね。
もうデータ自体を取らせていただいているのが2017年から我々検査を取らせていただいてました。先ほどの三菱負草のデータも2017年、秋しても同じなんですけども、2017年から取らせていただいてますね。なのでもう9年ぐらい取らせていただいている形になりますね。
なるほど。じゃあ最大9年分のデータがあるっていう、そんな感じですかね。
おっしゃるとおりです。
商用車データの活用事例
なるほど。そういったデータ事業を展開始められて、このロジータという商品になってきている中で、今4つの提供方法がありますというご紹介いただきましたけれども、実際どんな方が購入されてらっしゃるんですかね。
今回のRubyMA様のところで、実はご提供しているお客様も実際いらっしゃいまして、例えばロケーションマインド様、我々からも出資させていただいてるんですけども、ネクスコ様向けの完成関係ですね。交通完成関係。それでリアルタイムで使っていただいたりとか。
あとはナイトレ様ですね。ナイトレ様はシティインサイトを運営されていると思いますけれども、道路の補修関係の事業に対して我々のデータを使っていただいて、どこを優先的に直したほうがいいかというようなところで使っていただいたりとか。
あとはドコマップ様ですね。ドコマップ様はもうリアルタイム連携をさせていただいて、個社ごとの動態管理サービス、ドコマップというサービスを出しているんですけども、それで使っていただいたりとか。
あとはゼンリン様ですね。ゼンリン様は道路事業の基礎データとして使っていただいたりとか、様々使っていただいてますね。
それ以外に先ほど言った自治体様のほうですと、水素施設の最適リッチ分析という形でレポートでお渡ししてますけども、そのような形が多いですね。
一番多いのは建設コンサル様で使っていただくパターンが結構多いかなと。最近はその傾向が強いかなと思います。
なるほど。建設コンサルはこのデータを何に使うんですかね。
そうですね。開発技研様とかだと雪道のスタック関係ですね。どこの道で大雪が降ったときに基本的に高速道路の方でスタックしてしまいますと。
高速道路のところでスタックするというのの一番の原因が実は一番前の車が大型トラックだったりしますというところですね。
で、大型トラックなんでそこが原因になるかというと乗用車とかがスタックしても手で押せば横に避けれるんですけど、大型トラックと思ったらもう二度と誰も手で動かせないというところで、やっぱりスタートの起点が大型トラックになるというところに回ってですね、大型トラックのデータを使って解析していただいて見ていただいています。
特にその中でも弊社の車の中のデータでASRという機能があるんですけど、車の機能として、それは何かというと空転しているかどうか、タイヤが空転しているかどうかですね、それを見ているんですけども、それが発砲されると空転始まったということは止まっていく、動かなくなっていくというところが分かるので、それの発砲状態というのを確認していくというようなところを使っていただいていますね。
いろんなニーズがあったりするもんなんですね。その辺のニーズというのは見えててこのロジータ事業を始められたんですか?
もともとで言うと、ぶっちゃけ言うと、どういうところに使っていただけるかというのが正直分からない。当時はもう常用車のデータと商用車のデータの違いというのが我々自身で最初は分からなかったというのが本音なところなんですけど、やっぱり強みがそれぞれあるなというところが分かってきてですね、今ニーズがあるところにというのをご提案しながら展開させていただいていますね。
トラックデータから見える産業活動
今せっかくお話しいただいたんで、基本音者の場合は全部商用車データになるんですよね?
はい、おっしゃる通りです。
それと自家用車との違い、またそれぞれのデータに対しての活用方法の違いみたいなところをお話しいただきますか?
ありがとうございます。ちょっとまず、常用車とトラック、バスのデータの違いから少し話しますとですね、車の数で言うと明らかに常用車は明らかに多いです。各車で10倍ぐらい違うかなというところはあります。
ただ常用車ってどれくらい1日走るかというと平均12キロぐらいしか走らないですね。
に対してトラックって250キロ、これ普通トラックって呼ばれるところなんですけど、250キロ以上走るんですね。20倍以上走るというところですね。
違いで言うとまたさらにですね、常用車って昼しか走らないんですよね。夜はあんまり夜間を走らないというのが特徴なんですけども、トラックは定期便とかもありますので、24時間フルカードを安定的にデータを取れるという特徴があります。
常用車は自分の使用の目的というのがほとんど使われ方かと思うんですけども、トラックってお金が動かないと動かないんですね。
やっぱりビジネスが動いてるからこそ、そこのトラックたちというのは走るというところです。
というところがありますというのが違いで、さらにはちょっと少し踏み込むと、弊社の車種もわかるんですね、車の。
先ほど申しましたとおり、車の製造段階から載せてますので、どういう車がゴミ収集車なの、それとも冷凍車なのとか、そういうところがダンプカーなのとわかりますので、
各産業の動きがそれぞれどういうふうに動いているか、フィジカルにどう動いているか、ビジネスがどう動いているか、そういうのが見えてくるというのがトラックデータの特徴だと思っています。
常用車はもちろん数が多いので、安定的に高速道路でどういう動きだとか、安定的に見えていくというのは良さはあるんですけども、
常用車というのは夜も見えますし、24時間安定的に見える。
さらに先ほど言ったとおり、各産業そういうところの動き方というところもフィジカルのデータも見えてくるというところの違いがあると思っています。
災害時の通れた道マップと運送DX
ありがとうございます。ちょっとデータから離れるかもしれないんですけど、先ほどお話も大雪でスタックしたみたいなお話ありました。
最近で言うと、ゲリラ豪雨を超えたような水害があったりとか、もちろん地震もあったりとか、そういった災害が日常化頻発している。
これからも多分そうなっていくこの後の世の中かなと考えたときに、何かトラックとしての向き合いとか、
そういったところで御社が考えられている、または向き合っていかれようとしている施策等あればご紹介ください。
先日も熊本地震のところで、これが一例いいかなと思うんですけども、
ちょっと弊社の方のホームページでですね、展開させていただいて、ちょっとメディアにも捉え上げていただいているんですけど、
トラックの通れた道マップというのを日々更新しながら展開させていただいています。
先ほど川島さんから災害という言葉がありましたけど、まさにその通りで。
乗用車が走れるけどトラックが走れなければ物資が運べないというところが非常にあります。
やっぱり車が車種が特定できている、大型トラックなどが動かないと大量に荷物を運べない。
産業もまた復活したかどうかもわからない。
通れなければまた引き返してというところで、やはりいろいろ止まってしまうというところがありますので、
いかにこの道が走れたか、その災害があった後に走れたかどうか、実態が見えたかどうか、
その辺をですね、我々オープンさせていただいて、それを活用していただくというところをやらせていただいております。
どうですかね、もう一つ社会課題としてお話ししていただきたいなと思うのが、
2024年問題というか、労働者不足、トラック運転手不足みたいなところ。
これも多分2年前に御社にインタビューさせていただいたときに見解を伺ったかなと思うんですけど、
多分さらに今深刻になっているんじゃないかなと思っていて、
その辺の向き合いとかって、このロジータ、しっかり御社の施策で何か社会的な対策を取っていらっしゃるみたいなことがあれば教えてください。
そうですね、ロジータの文脈だと、お客様ごとにデータのご提供というのもさせていただいていて、
車のどういうふうに走っているか、実態として効率化できる方法はどうかというようなご提供等をさせていただいています。
我々の弊社のところで、先ほど2つ外部向けの事業をさせていただいているというところで、
運送DXというところの切り口で運送会社様にDX商材というのをいろいろご提案させていただいています。
例えば2024の話であったりもするんですけども、いろいろ法規制も変わってきて、
例えば転向と呼ばれるものがあるんですが、これ何かというと、
運送事業者様が、ドライバーがトラックに乗る前後で必ずアルコールチェッカーとかで転向しないといけないんですね。
運行管理者さん、資格を持った方と、しないといけないんですけども、
それがロボット、ないしパソコンと電子機器で自動的にやればいいよという法律が去年、ないし一昨年に制定されまして、
去年の8月から運用開始したんですけども、そういうような効率化できるようなDX商材というのをお勧めして、
ご提供をどんどんしていっているというような形でお勧めさせていただいております。
なるほど。ありがとうございます。
データで実現する安全で効率的な交通インフラ
そうしましたら、最後に今後の展望を教えてください。
ロジータというところが今回のところなんですけども、
日本の物流交通インフラ、より効率的に、より安全にというところでデータを使って進めていきたいと思っています。
例えば、大型トラックが走行しているけれども非常に狭い道と特定して都市計画に落とし込んでいただいたり、
安全装置が多く発生している場所、道に対して施策を打つ基礎データで使っていただいたりとか、
社会課題に対してどんどんデータを提供させていただいて、
より効率的に安全に進める社会に対して進めていけたらなと我々は考えております。
ありがとうございます。
今日は日野コンピューターシステムの平野さんにお話を伺いました。
平野さん、ありがとうございます。
ありがとうございました。